Phân lớp dữ liệu không cân bằng với Roughly Balanced Bagging : - Phan, Bích Chung (Trường Đại học Cần Thơ, 2011)
Trình bày cải tiến của giải thuật Roughly Balanced Bagging cho việc phân lớp các tập dữ liệu không cân bằng. Đề xuất sử dụng các giải thuật tập hợp mô hình bao gồm Boosting, Random forest, làm mô hình học cơ sở của giải thuật Roughly Balanced Bagging gốc, thay vì sử dụng một cây quyết định và đề xuất chỉnh cách lấy mẫu giảm phần tử lớp đa số thheo hàm phân phối nhị thức âm ở mỗi lần, cho thấy hiệu quả phân loại chính xác hơn khi so sánh với giải thuật Roughly Balanced Bagging gốc